文献类型：期刊文章

作　　者：程兆宁[1,2] 宋志坚[1,2]

机构地区：[1]复旦大学数字医学研究中心,上海200032 [2]上海市MICCAI重点实验室,上海200032

出　　处：《生物医学工程学杂志》

年　　份：2013

卷　　号：30

期　　号：2

起止页码：265-271

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、EI、EMBASE、IC、JST、PUBMED、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：磁共振成像(MRI)具有图像模糊,灰度不均等特点,其分割问题一直都是研究的热点和难点。可变区域拟合(RSF)能量模型是一种较新的区域活动轮廓模型,可用于灰度不均匀图像的分割。然而,RSF模型设定的水平集函数(LSF)不适合初始轮廓内外灰度分布不同的环境,应用于整体灰度环境复杂的脑肿瘤MRI图像时,通常得不到理想的分割结果。构建新的LSF,并辅以mean shift平滑算法可使其更适用于肿瘤图像的分割,使新模型具有更好的收敛性和目标指向性。利用优化后的模型进行一系列实验,其结果表明:该算法鲁棒性强,可以快速、准确地分割出MRI图像中的脑肿瘤,具有显著的临床意义。

关 键 词：脑肿瘤 医学图像分割 MRI图像 可变区域拟合模型  水平集

分 类 号：TP391.41]